넘버스
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이런 형태의 선제적 프로세스와 자동화 작업은 매시간 수천 번 실행된다. 클라우드 서비스와 애플리케이션, 네트워크 또는 데이터베이스에서의 장애로 인한 서비스 중단이 줄어든 것을 보고서야 이런 작업이 작동 중임을 알 수 있을 뿐이다. 다운타임을 '0'에 가깝게 줄이는 데 있어 이런 기술은 큰 도움이 된다. 그러나 모든 기술에는 장점이 있으면 단점도 있기 마련이다.
전통적인 대응적 옵스 기술은 단순하게 작동한다. 장애가 발생하면 그 이후에야 문제를 해결하기 위해 관리자에게 알리는 등 일련의 이벤트를 시작한다. 무언가 서비스가 중단되면 근본원인을 빠르게 찾아 자동화된 프로세스 혹은 수작업 패치를 통해 수정한다. 이런 대응적 옵스의 약점은 다운타임이다. 대부분의 경우 완전하게 작동을 멈추기 전까지 문제가 있음을 알지 못한다. 보통 스토리지 I/O 등 리소스와 서비스에 대한 세부적인 부분을 모니터링하지 않고, 작동하는가 혹은 작동하지 않는가 오직 가부에만 집중한다.
필자는 클라우드 기반 시스템에서 다운타임이 발생하는 것을 원치 않으므로, 대응적 옵스는 선제적 옵스와 달리 피해야 할 것처럼 보인다. 그러나 필자가 경험한 많은 경우 선제적 옵스 툴을 구매해도 이 툴의 관측 시스템은 선제적 자동화에 필요한 상세한 정보를 제공하지 않을 가능성이 크다. 그 이유는 다음과 같다.
스토리지와 컴퓨트, 데이터베이스, 인공지능 등 주요 하이퍼스케일 클라우드 서비스는 I/O 현황, CPU 사용률 등 매우 상세하게 이런 시스템을 모니터링할 수 있다. 반면 클라우드 기반 플랫폼에서 쓰는 다른 기술 대부분은 내부 작업용 기본적인 API만 갖고 있어서 작업이 언제 이뤄지고 언제 중단되는지 정도만 알려줄 뿐이다. 따라서 (이미 예상하듯) 선제적 옵스 툴은 그 성숙도와 관계없이 대부분 클라우드 리소스와 서비스용으로는 적합하지 않다.
흥미로운 것은 이런 형태의 시스템 상당수가 우리가 생각하는 것보다 훨씬 더 많이 퍼블릭 클라우드에서 작동한다는 것이다. 즉 우리는 이미 선제적 옵스에 상당한 투자를 하고 있는데, 내부 시스템의 장애 가능성을 모니터링하는 데는 별로 소용이 없는 셈이다
더구나 스토리지나 컴퓨트 시스템 같은 퍼블릭 클라우드 리소스는 이미 서비스 업체가 모니터링, 관리하고 있다. 멀티테넌트 아키텍처로 제공되는 리소스에 대해서는 사용자가 완전한 통제권을 갖지 못하지만 클라우드 제공업체는 사용자를 대신해 선제적 운영을 적용하는 데 매우 능숙하다. 이들 업체는 하드웨어와 소프트웨어 문제를 미리 파악해 사용자가 문제를 알아차리기도 전에 해결한다. 심지어 클라우드 기반 리소스용 공유 책임 모델에서조차 제공업체는 서비스를 계속 제공하는 것을 책임지고 보증한다.
정리하면 선제적 옵스는 훌륭한 관리 방법이다. 그러나 많은 인스턴스에서 기업은 선제적 클라우드 옵스에 막대한 투자를 하고 있음에도 이를 거의 활용하지 못하는 것이 문제다. 선제적 옵스에 대한 투자에 대해 기업이 다시 한번 생각해 볼 만한 부분이다.
editor@itworld.co.kr
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